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Enregistrement W2086492886 · doi:10.1080/00028487.2012.688917

Variation in Acute Thermal Tolerance within and among Hatchery Strains of Brook Trout

2012· article· en· W2086492886 sur OpenAlexafffundabout
Jenni L. McDermid, Friedrich Fischer, Mohammed Alshamlih, William N. Sloan, Nicholas E. Jones, Chris C. Wilson

Notice bibliographique

RevueTransactions of the American Fisheries Society · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensMinistry of Natural Resources and ForestryTrent UniversityWildlife Conservation Society Canada
Organismes subventionnairesTrent UniversityMinistry of Natural Resources
Mots-clésTroutFontinalisSalvelinusHatcheryBiologySubspeciesRange (aeronautics)EcologyFisheryZoologyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The ability of coldwater species and populations to respond to temperature increases associated with climate change will depend on the existing adaptive potential within and among populations. Brook trout Salvelinus fontinalis is a valued coldwater species that has been widely stocked across its native range as well as extensively introduced in western North America. We investigated the thermal tolerance of the three primary brook trout hatchery strains used in Ontario (Dickson Lake, Lake Nipigon, and Hill's Lake strains) and the thermal tolerance of a brook trout subspecies, Aurora trout S. fontinalis timagamiensis; all strains were reared in a common hatchery environment. In addition to comparing the strains’ responses to acute thermal stress, we also examined variability in temperature tolerance among families within several of these strains. Evidence for significant differences in temperature tolerance was observed both within and among the strains, with Aurora trout showing the least capacity to cope with higher temperatures. The results of this study suggest that thermal performance of brook trout populations will be under substantial selective pressure as water temperatures increase and that strains with existing tolerances for warmer conditions will be better equipped to handle these anticipated changes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,195 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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